A FEI conquistou o primeiro lugar na primeira edição do Hackathon de Dados do Comércio Exterior, promovido pela Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (FIESP), pela Receita Federal e pelo SENAI-SP. A equipe do centro universitário superou outras 20 equipes, incluindo representantes de outras universidades, e recebeu um prêmio de R$ 50 mil para investimento em pesquisas. A entrega foi realizada pelo presidente da FIESP, Paulo Skaf.

Orientado pela Profa. Dra. Leila Bergamasco, coordenadora dos Cursos de Ciência da Computação e Ciência de Dados e IA, o grupo foi formado pela professora Gabriela Biondi, do Departamento de Ciência da Computação, e pelos estudantes Bianca Jardim Mendonça, doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE);  Lucas Marques e Guilherme Ormond, mestrandos do mesmo programa. Guilherme também é formado em Ciência da Computação pela FEI.

A competição desafiou os participantes a investigar a segurança de bases anonimizadas de dados de importação e propor soluções que permitam preservar o sigilo fiscal sem comprometer a utilidade dessas informações para análises econômicas e setoriais.

O desafio de proteger dados sem perder informação

Até dezembro de 2021, a Receita Federal disponibilizava, por meio do sistema SISCORI, dados detalhados de importação utilizados por órgãos públicos, indústrias, pesquisadores e agentes de comércio exterior. A base foi descontinuada após preocupações com a possibilidade de identificar empresas a partir do cruzamento dessas informações com outras fontes públicas.

Nesse contexto, o Hackathon foi criado para testar a robustez das técnicas de anonimização e avaliar alternativas para ampliar o acesso aos dados sem comprometer o sigilo fiscal. As equipes receberam bases anonimizadas de 2021 e precisaram identificar operações e apontar corretamente os CNPJs dos importadores, além de desenvolver propostas para reduzir as vulnerabilidades encontradas.

O principal critério de avaliação foi o número de operações em que os participantes identificaram corretamente o CNPJ do importador, com confirmação da Receita Federal. Também foram considerados, como critérios de desempate, a clareza e a possibilidade de reprodução do método, a qualidade das medidas de mitigação, a preservação da utilidade dos dados, a viabilidade de aplicação prática e a quantidade de fontes consultadas.

Solução identificou vulnerabilidades e propôs medidas de proteção

A equipe da FEI utilizou uma base pública de um órgão regulador para cruzar informações com os dados anonimizados do desafio. A análise demonstrou que combinações de informações, como mês da importação, país de origem, tipo de produto e peso exato, ainda poderiam permitir a identificação de determinadas empresas.

O método não exigiu serviços pagos ou APIs externas e todas as bases utilizadas para o cruzamento dos dados eram públicas. A equipe apresentou 150 identificações que atendiam aos critérios mais restritivos adotados em sua análise, com verificações para assegurar a consistência dos resultados.

Além de identificar as vulnerabilidades, os pesquisadores desenvolveram uma proposta de mitigação direcionada aos produtos que apresentavam maior risco de reidentificação. Entre as medidas sugeridas estão divulgar o peso agregado, substituir a informação mensal pelo trimestre e reduzir o nível de detalhamento dos códigos de produtos.

Nos testes realizados em uma amostra, a proposta reduziu em 96,5% as operações passíveis de identificação, preservando a utilidade geral da base para análises. O grupo também avaliou diferentes cenários de proteção, considerando tanto a redução dos riscos quanto os possíveis impactos sobre a qualidade das informações.

A solução está em nível de protótipo e foi testada em uma amostra de dados. Segundo a equipe, existe a possibilidade de que a Receita Federal e o SENAI-SP avaliem a aplicação da solução, ou de parte dela, no futuro, com o objetivo de viabilizar a divulgação da base de dados de importação com maior segurança.

Reconhecimento para a pesquisa desenvolvida na FEI

Para a Profa. Dra. Leila Bergamasco, a conquista representa um reconhecimento da capacidade de pesquisa da instituição e da contribuição da ciência de dados para desafios relevantes do país.

“Para a FEI, é um reconhecimento de que a nossa pesquisa em inteligência artificial e dados tem impacto real e pode contribuir para um tema importante para o país”, afirma a professora.

A docente também destaca a importância da participação da equipe em uma competição que reuniu instituições de referência e abordou um desafio de interesse direto do governo e da indústria: proteger informações sensíveis sem inviabilizar seu uso para análises e pesquisas.

Além do prêmio financeiro, o resultado evidencia o papel da formação de mestres e doutores na preparação de profissionais capazes de aplicar conhecimentos científicos a problemas concretos.